摘要： sql語句的執行順序: FROM
sql語句的執行順序:
- FROM
- ON
JOIN - WHERE
- GROUP BY
- HAVING
- SELECT
- DISTINCT
- ORDER BY
- LIMIT
1. LIMIT 語句
分頁查詢是最常用的場景之一，但也通常也是最容易出問題的地方。比如對於下面簡單的語句，一般 DBA 想到的辦法是在 type, name, create_time 字段上加組合索引。這樣條件排序都能有效的利用到索引，性能迅速提升。
關注我：私信回覆“架構資料”獲取往期Java高級架構資料、源碼、筆記、視頻
Dubbo、Redis、設計模式、Netty、zookeeper、Spring cloud、分佈式、
高併發等架構技術
SELECT * FROM operation WHERE type = 'SQLStats'
AND name = 'SlowLog' ORDER BY create_time LIMIT 1000, 10;
好吧，可能90%以上的 DBA 解決該問題就到此為止。但當 LIMIT 子句變成 “LIMIT 1000000,10” 時，程序員仍然會抱怨：我只取10條記錄為什麼還是慢？
要知道數據庫也並不知道第1000000條記錄從什麼地方開始，即使有索引也需要從頭計算一次。出現這種性能問題，多數情形下是程序員偷懶了。
在前端數據瀏覽翻頁，或者大數據分批導出等場景下，是可以將上一頁的最大值當成參數作為查詢條件的。SQL 重新設計如下：
SELECT * FROM operation WHERE type = 'SQLStats'
AND name = 'SlowLog' AND create_time > '2017-03-16 14:00:00'
ORDER BY create_time limit 10;
在新設計下查詢時間基本固定，不會隨著數據量的增長而發生變化。
2. 隱式轉換
SQL語句中查詢變量和字段定義類型不匹配是另一個常見的錯誤。比如下面的語句：
mysql> explain extended SELECT * FROM my_balance b
> WHERE b.bpn = 14000000123
> AND b.isverified IS NULL ;
mysql> show warnings;
| Warning | 1739 | Cannot use ref access on index 'bpn' due to type or collation conversion on field 'bpn'
其中字段 bpn 的定義為 varchar(20)，MySQL 的策略是將字符串轉換為數字之後再比較。函數作用於表字段，索引失效。
上述情況可能是應用程序框架自動填入的參數，而不是程序員的原意。現在應用框架很多很繁雜，使用方便的同時也小心它可能給自己挖坑。
3. 關聯更新、刪除
雖然 MySQL5.6 引入了物化特性，但需要特別注意它目前僅僅針對查詢語句的優化。對於更新或刪除需要手工重寫成 JOIN。
比如下面 UPDATE 語句，MySQL 實際執行的是循環/嵌套子查詢（DEPENDENT SUBQUERY)，其執行時間可想而知。
UPDATE operation o SET status = 'applying' WHERE o.id
IN (SELECT id FROM (SELECT o.id,o.status FROM operation o
WHERE o.group = 123 AND o.status NOT IN ( 'done' )
ORDER BY o.parent, o.id LIMIT 1) t);
執行計劃：
重寫為 JOIN 之後，子查詢的選擇模式從 DEPENDENT SUBQUERY 變成 DERIVED，執行速度大大加快，從7秒降低到2毫秒。
UPDATE operation o JOIN (SELECT o.id, o.status FROM operation o WHERE o.group = 123
AND o.status NOT IN ( 'done' ) ORDER BY o.parent,o.id LIMIT 1) t
ON o.id = t.id SET status = 'applying'
執行計劃簡化為：
4. 混合排序
MySQL 不能利用索引進行混合排序。但在某些場景，還是有機會使用特殊方法提升性能的。
SELECT * FROM my_order o INNER JOIN my_appraise a ON a.orderid = o.id
ORDER BY a.is_reply ASC, a.appraise_time DESC LIMIT 0, 20
執行計劃顯示為全表掃描：
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由於 is_reply 只有0和1兩種狀態，我們按照下面的方法重寫後，執行時間從1.58秒降低到2毫秒。
SELECT * FROM (
(SELECT * FROM my_order o INNER JOIN my_appraise a ON a.orderid = o.id
AND is_reply = 0 ORDER BY appraise_time DESC LIMIT 0, 20)
UNION ALL
(SELECT * FROM my_order o INNER JOIN my_appraise a ON a.orderid = o.id
AND is_reply = 1 ORDER BY appraise_time DESC LIMIT 0, 20)) t
ORDER BY is_reply ASC, appraisetime DESC LIMIT 20;
5. EXISTS語句
MySQL 對待 EXISTS 子句時，仍然採用嵌套子查詢的執行方式。如下面的 SQL 語句：
SELECT *
FROM my_neighbor n
LEFT JOIN my_neighbor_apply sra
ON n.id = sra.neighbor_id
AND sra.user_id = 'xxx'
WHERE n.topic_status < 4
AND EXISTS(SELECT 1
FROM message_info m
WHERE n.id = m.neighbor_id
AND m.inuser = 'xxx')
AND n.topic_type <> 5
執行計劃為：
去掉 exists 更改為 join，能夠避免嵌套子查詢，將執行時間從1.93秒降低為1毫秒。
SELECT *
FROM my_neighbor n
INNER JOIN message_info m
ON n.id = m.neighbor_id
AND m.inuser = 'xxx'
LEFT JOIN my_neighbor_apply sra
ON n.id = sra.neighbor_id
AND sra.user_id = 'xxx'
WHERE n.topic_status < 4
AND n.topic_type <> 5
新的執行計劃：
6. 條件下推
外部查詢條件不能夠下推到複雜的視圖或子查詢的情況有：
1、聚合子查詢；
2、含有 LIMIT 的子查詢；
3、UNION 或 UNION ALL 子查詢；
4、輸出字段中的子查詢；
如下面的語句，從執行計劃可以看出其條件作用於聚合子查詢之後：
SELECT *
FROM (SELECT target,
Count(*)
FROM operation
GROUP BY target) t
WHERE target = 'rm-xxxx'
確定從語義上查詢條件可以直接下推後，重寫如下：
SELECT target,
Count(*)
FROM operation
WHERE target = 'rm-xxxx'
GROUP BY target
執行計劃變為：
關於 MySQL 外部條件不能下推的詳細解釋說明請參考以前文章：MySQL · 性能優化 · 條件下推到物化表 http://mysql.taobao.org/monthly/2016/07/08
7. 提前縮小範圍
先上初始 SQL 語句：
SELECT *
FROM my_order o
LEFT JOIN my_userinfo u
ON o.uid = u.uid
LEFT JOIN my_productinfo p
ON o.pid = p.pid
WHERE ( o.display = 0 )
AND ( o.ostaus = 1 )
ORDER BY o.selltime DESC
LIMIT 0, 15
該SQL語句原意是：先做一系列的左連接，然後排序取前15條記錄。從執行計劃也可以看出，最後一步估算排序記錄數為90萬，時間消耗為12秒。
由於最後 WHERE 條件以及排序均針對最左主表，因此可以先對 my_order 排序提前縮小數據量再做左連接。SQL 重寫後如下，執行時間縮小為1毫秒左右。
SELECT *
FROM (
SELECT *
FROM my_order o
WHERE ( o.display = 0 )
AND ( o.ostaus = 1 )
ORDER BY o.selltime DESC
LIMIT 0, 15
) o
LEFT JOIN my_userinfo u
ON o.uid = u.uid
LEFT JOIN my_productinfo p
ON o.pid = p.pid
ORDER BY o.selltime DESC
limit 0, 15
再檢查執行計劃：子查詢物化後（select_type=DERIVED)參與 JOIN。雖然估算行掃描仍然為90萬，但是利用了索引以及 LIMIT 子句後，實際執行時間變得很小。
8. 中間結果集下推
再來看下面這個已經初步優化過的例子(左連接中的主表優先作用查詢條件)：
SELECT a.*,
c.allocated
FROM (
SELECT resourceid
FROM my_distribute d
WHERE isdelete = 0
AND cusmanagercode = '1234567'
ORDER BY salecode limit 20) a
LEFT JOIN
(
SELECT resourcesid， sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated
FROM my_resources
GROUP BY resourcesid) c
ON a.resourceid = c.resourcesid
那麼該語句還存在其它問題嗎？不難看出子查詢 c 是全表聚合查詢，在表數量特別大的情況下會導致整個語句的性能下降。
其實對於子查詢 c，左連接最後結果集只關心能和主表 resourceid 能匹配的數據。因此我們可以重寫語句如下，執行時間從原來的2秒下降到2毫秒。
SELECT a.*,
c.allocated
FROM (
SELECT resourceid
FROM my_distribute d
WHERE isdelete = 0
AND cusmanagercode = '1234567'
ORDER BY salecode limit 20) a
LEFT JOIN
(
SELECT resourcesid， sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated
FROM my_resources r,
(
SELECT resourceid
FROM my_distribute d
WHERE isdelete = 0
AND cusmanagercode = '1234567'
ORDER BY salecode limit 20) a
WHERE r.resourcesid = a.resourcesid
GROUP BY resourcesid) c
ON a.resourceid = c.resourcesid
但是子查詢 a 在我們的SQL語句中出現了多次。這種寫法不僅存在額外的開銷，還使得整個語句顯的繁雜。使用 WITH 語句再次重寫：
WITH a AS
(
SELECT resourceid
FROM my_distribute d
WHERE isdelete = 0
AND cusmanagercode = '1234567'
ORDER BY salecode limit 20)
SELECT a.*,
c.allocated
FROM a
LEFT JOIN
(
SELECT resourcesid， sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated
FROM my_resources r,
a
WHERE r.resourcesid = a.resourcesid
GROUP BY resourcesid) c
ON a.resourceid = c.resourcesid
總結
數據庫編譯器產生執行計劃，決定著SQL的實際執行方式。但是編譯器只是盡力服務，所有數據庫的編譯器都不是盡善盡美的。
上述提到的多數場景，在其它數據庫中也存在性能問題。瞭解數據庫編譯器的特性，才能避規其短處，寫出高性能的SQL語句。
程序員在設計數據模型以及編寫SQL語句時，要把算法的思想或意識帶進來。
編寫複雜SQL語句要養成使用 WITH 語句的習慣。簡潔且思路清晰的SQL語句也能減小數據庫的負擔 。
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